Vision CAIR Group, KAUST, supported by Mohamed Elhoseiny
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Le groupe Vision CAIR, basé à KAUST, a une présence active sur GitHub avec un large éventail de dépôts publics. Leurs projets se concentrent principalement sur des domaines tels que l'intelligence artificielle et la vision par ordinateur, utilisant des langages tels que Python et Jupyter Notebook. Parmi leurs dépôts notables figurent MiniGPT-4 et ChatCaptioner.
Langues principales
Dépôts publics
MiniGPT-4
Open-sourced codes for MiniGPT-4 and MiniGPT-v2 (https://minigpt-4.github.io, https://minigpt-v2.github.io/)
MiniGPT4-video
Official code for Goldfish model for long video understanding and MiniGPT4-video for short video understanding
ChatCaptioner
Official Repository of ChatCaptioner
LongVU
[ICML 2025] Official PyTorch implementation of LongVU
VisualGPT
VisualGPT, CVPR 2022 Proceeding, GPT as a decoder for vision-language models
MiniGPT-Med
Open-sourced code of MiniGPT-Med
3DCoMPaT-v2
3DCoMPaT++: An improved large-scale 3D vision dataset for compositional recognition
MammalNet
Aucune description fournie pour ce dépôt.
LTVRR
Aucune description fournie pour ce dépôt.
artemis-v2
Code for the paper: It is Okay to Not Be Okay: Overcoming Emotional Bias in Affective Image Captioning by Contrastive Data Collection
RelTransformer
Aucune description fournie pour ce dépôt.
dochaystacks
Document Haystacks: Vision-Language Reasoning Over Piles of 1000+ Documents, CVPR 2025
Infinibench
Official InfiniBench: A Benchmark for Large Multi-Modal Models in Long-Form Movies and TV Shows
3DCoMPaT
Official repository for the 3DCoMPaT dataset (ECCV2022 Oral)
iMotion-LLM
Aucune description fournie pour ce dépôt.
affectiveVisDial
Aucune description fournie pour ce dépôt.
saai-factory-tutorial-creative-ai
Creative AI for Visual Art and Music slides and demos.
AF-Guide
Official repository of Action-Free Guide
CWAN
Creative Walk Adversarial Networks: Novel Art Generation with Probabilistic Random Walk Deviation from Style Norms
Freshness-Aware-PER
Aucune description fournie pour ce dépôt.
HalentNet
Aucune description fournie pour ce dépôt.
CIZSLv2
CIZSL++: Creativity Inspired Generative Zero-Shot Learning. T-PAMI under review.
WAGA
Code for Wölfflin Affective Generative Analysis paper published in ICCC 2021
cs326-few-shot-classification
CS326 Practical assignment #2: few-shot classification
GRaWD
Imaginative Walks: Generative Random Walk Deviation Loss for Improved Unseen Learning Representation. CVPR 2022 Workshop, ICCC 2022.
artelingo
Aucune description fournie pour ce dépôt.
UnlikelihoodMotionForecasting
Aucune description fournie pour ce dépôt.
HomeGPT
Aucune description fournie pour ce dépôt.
ROLL
An Efficient and User-Friendly Scaling Library for Reinforcement Learning with Large Language Models
Goldfish_website
Aucune description fournie pour ce dépôt.
3dreftransformer
Aucune description fournie pour ce dépôt.
FishNet2.0
Aucune description fournie pour ce dépôt.
affective-vision-language
Aucune description fournie pour ce dépôt.
Zero-Shot-Learning
VisionCAIR Zero-Shot Learning Research
Affective-and-Creative-AI
VisionCAIR Affective and Creative AI Research
lifelong_fact_learning
Aucune description fournie pour ce dépôt.
feelings
Aucune description fournie pour ce dépôt.
CIZSL
Creativity Inspired Zero-Shot Learning
GDPP
Generator loss to reduce mode-collapse and to improve the generated samples quality.
Questions fréquemment posées
Quels projets Vision-CAIR développe-t-il sur GitHub ?
Vision-CAIR développe plusieurs projets open source sur GitHub, notamment MiniGPT-4, MiniGPT4-video et ChatCaptioner, qui sont orientés vers l'intelligence artificielle et la compréhension vidéo.
Quels langages de programmation utilise Vision-CAIR ?
Vision-CAIR utilise principalement Python et Jupyter Notebook pour le développement de ses projets, ainsi que HTML et JavaScript pour certains de ses dépôts, reflétant une diversité dans les applications technologiques.
Les dépôts de Vision-CAIR sont-ils publics ?
Oui, tous les dépôts de Vision-CAIR sur GitHub sont publics, permettant à la communauté d'accéder à leur code source et de contribuer à leurs projets open source.
Cette exposition est-elle intentionnelle ?
Surveillez Vision CAIR Research Group, KAUST avec RepoGuard et soyez alerté dès qu'un nouveau dépôt public apparaît.
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